\chapter{Trabajo Futuro} 
	\label{chap:trabajoFuturo}
	\epigraph{Estas máquinas no tienen sentido común, todavía no han aprendido a pensar, sólo hacen exactamente lo que se les ordena, ni más ni menos. Este hecho es el concepto más difícil de entender la primera vez que se utiliza una computadora}{Donald Knuth}

	\section{Trabajo futuro}
	
		El presente capítulo consiste principalmente en explicar posibles trabajos que se pueden realizar a partir de esta
		tesis y que permita continuar avanzando en el área de la IA.
		\begin{enumerate}
		
			\item \textbf{Test de Turing ajedrecístico}\\
			Como se pudo apreciar en la sección \ref{sec:partidaHombreVsCompu} en la página \pageref{sec:partidaHombreVsCompu} las computadoras, muchas veces fallan en el análisis posicional. Cometiendo
			ciertos errores básicos, a pesar de haber completado una partida completamente magistral antes de eso, muchas veces se
			someten a errores inocentes que una ser humano, por miedo a enfrentar posiciones adversas simplemente prefiere no tomar.
			Sería muy interesante poder entonces reunir diferentes posiciones en donde programas actuales valoran erróneamente la
			posición y compararlo al análisis de un ser humano experto y de una red neuronal tal y como se presenta en esta tesis para
			ver si un experto humano con experiencia en ajedrez y computadoras puede diferenciar, quién es el humano, quién es la red y
			quién es la computadora.

			\item \textbf{Jugador completo}\\
			Resultaría muy conveniente poder tomar un programa actual, basado en el cálculo de variantes y modificar su función
			de valoración para que tome también en consideración el resultado de una red neuronal tal y como se está planteando en esta
			tesis para medir su nivel y valorar si le permite discernir mejor las jugadas en situaciones del juego meramente
			posicionales.
			
			\item \textbf{Entrenamiento en táctica}\\
			Una partida de ajedrez, consta principalmente de dos componentes muy fuertes, la estrategia y la táctica. La red
			neuronal de esta tesis fue entrenada en posiciones donde la evaluación se realizaba desde una perspectiva estratégica, dado
			que los árboles de variantes que actualmente poseen las computadoras, permiten encontrar combinaciones tácticas muy
			fácilmente. Sin embargo, sería muy interesante entrenar redes neuronales en la identificación de posiciones donde vale la
			pena encontrar combinaciones tácticas para permitir ser usadas como poda en los árboles de variantes actuales y permitir
			mayor profundidad en el cálculo.

			\item \textbf{El póquer y otros juegos}\\
			Aunque en este momento, una computadora ha sido capaz (una única vez en la historia) de ganarle al campeón del mundo
			de ajedrez, en otros juegos de mesa como el póquer, las computadoras han demostrado fallar, principalmente por su falta de
			psicología, muchas veces no saben cuánto ``presionar'' o cuándo reconocer un ``\textit{bluff}'' (una fanfarronada) o cuando están
			jugando realmente porque creen en lo que tienen en las cartas, característica importante de quienes juegan en los torneos
			internacionales de póquer. El poder entrenar una red neuronal para reconocer una fanfarronada, tomando como insumo las
			probabilidades que se utilizan actualmente en programas que juegan al póquer debe de mostrar resultados interesantes.

			\item \textbf{Otros mecanismos para reconocer patrones}\\
			En esta tesis se utilizó una red neuronal artificial basada en retropropagación, sin embargo, se podría utilizar
			otros mecanismos para entrenar la red, tales como algoritmos genéticos o incluso podrían utilizarse cadenas de Markov para los mismos fines para medir su nivel de precisión, en contraste con los resultados presentados en esta tesis.
			
		\end{enumerate}